基于多目标优化的多源组播网络编码的构造

在基于单目标优化构造网络编码的基础上,提出了基于多目标优化的网络编码的构造方法。把多源组播网络划分成多个单源组播网络,各单源组播网络的组播容量互相制约,为了使各单源组播网络的组播容量达到最大,采用粒子群优化算法进行子图划分,动态求解包含各子图组播容量的Pareto解集。用户可以优先考虑某个子图的组播容量,选择相应的解向量进行线性网络编码构造。仿真测试结果表明,本方法是可行的。     

多源组播连接的线性网络编码构造

针对多源组播连接问题,给出运用线性网络编码技术进行数据传输并达到最大吞吐率的编码构造方法.把多源组播网络划分成多个子图,每一个子图是一个单源组播网络;为了使网络的吞吐率达到最大,本文把划分子图问题转化为一个组合优化问题,并给出基于遗传算法的求解方法;然后利用实现单源组播连接的线性网络编码技术,对每一个单源组播网络进行编码构造.仿真测试结果表明,提出的方法是可行的,能够实现多源组播连接的线性网络编码构造.     

线性网络编码的导出与扩展

针对单源组播网络,通过对线性网络编码的内在机理进行分析,提出了不同组播率下编码方案之间的导出与扩展技术:任意一个编码方案可以由某些较高组播率下的编码方案导出,同时可以由某些较低组播率下的编码方案扩展而成.研究了具有导出与扩展关系的两个编码方案下全局编码向量间的相互联系,结合随机网络编码方法,导出了几个重要的性质.这些性质有助于有效地运用线性网络编码技术实现单源组播连接,具有一定的应用价值.列出了几个方面的应用,着重讨论了在动态环境下如何提高单源组播连接的吞吐率问题,在宿点具有至源点反馈路径的前提下,提出了一种基于重传与变组播率的随机网络编码方法.与随机网络编码方法相比,该方法能够提高网络的吞吐率.对列出的应用进行了仿真实验,结果验证了理论分析的结论.     

基于网络编码的组播率与编码节点数的平衡

为探究单源组播网络编码的组播率与最少编码节点数之间的关系,利用线性网络编码的导出与扩展技术,对两者间的关系进行了理论分析和推导,得出了"最少编码节点数随组播率单调递增"的结论。构造了一个多目标优化模型用于精确地描述两者间的数量关系。为求解这个多目标优化模型,设计出能搜索所有可行编码方案的策略。运用该策略,并结合NSGA-II,提出了求解该模型的算法。在需要兼顾两者平衡的情况下,模型的解为确定编码方案提供了选择依据。所提算法不仅能搜索出整个Pareto集,而且能在指定可行组播率区域的前提下,以较小的运算代价得出相应的部分Pareto集。仿真结果验证了理论分析的结论,表明了所提算法的可行性和有效性。     

基于免疫多目标优化的网络组播路由选择*

为了求得综合性能最优的网络组播路径,提出了一种基于免疫多目标优化的求解方法。算法综合考虑代价、延时、带宽等多个因素;构造了免疫基因库,加快了算法的收敛速度;抗体编码采用实值树型编码,简化了操作;设计了针对此问题的变异算子。实验结果表明,本算法可以较快地求得总体性能最优的网络组播路由,并能提供更多的优良方案。     

多约束QoS组播路由优化算法研究

不确定网络性能参数下的多约束QoS组播路由优化已成为安全组播领域的一个重要研究课题，也是下一代Internet和高性能网络亟待解决的难题。多约束QoS组播路由优化是NP一完全的多目标优化问题。本文概括了多约束QoS组播路由需求，然后重点讨论多约束QoS组播路由优化的约束树算法和智能算法，最后探讨了多约束QoS组播路由将来的一些主要研究方向。     

智能算法在多约束QoS组播路由优化中的应用

不确定网络性能参数下的多约束QoS组播路由优化已成为安全组播领域的一个重要研究课题,也是下一代Internet和高性能网络亟待解决的难题.多约束QoS组播路由优化是NP-完全的多目标优化问题.概括了多约束QoS组播路由需求,然后重点讨论多约束QoS组播路由优化的智能算法,最后探讨了多约束QoS组播路由将来的主要研究方向.     

基于量子粒子群算法的组播路由优化

不确定网络性能参数下的多约束QoS组播路由优化已成为安全组播领域以及下一代Internet和高性能网络的一个重要研究课题。多约束QoS组播路由优化是NP-完全的多目标优化问题。提出了一个新的量子粒子群算法,其具有收敛速度快、全局性能好等特点。通过应用该算法求解多约束QoS组播路由优化问题的仿真实现,结果表明,该算法取得了较好的效果。     

基因池操作遗传算法的应用层组播路由优化

在应用层组播系统中，负责数据转发的终端节点不具备线速转发能力，较重的转发负载会引起拥塞。以拥塞节点为根的整个子路由树将与源节点失联。为解决由拥塞导致应用层组播稳定性差的问题，将构造最优组播树的过程抽象为有度约束的最小代价Steiner树问题。提出了一种用于构造节点转发能力受限应用层组播树的遗传算法，算法以组播树上各节点的直接前驱对其进行遗传表达，便于节点出度的统计。为使遗传操作适用于直接前驱编码，引入了“基因池”的概念并以此为基础实现了交叉与变异。针对度约束导致产生非可行解的问题，提出将组播树对度约束的超出量作为一个新的优化目标，从而以多目标优化的方式得到Pareto前沿，并从Pareto前沿上截取满足度约束的解作为最终输出，避免了使用惩罚函数法的求得非可行解的风险。仿真实验表明，提出的遗传算法能够构造节点转发能力受限的应用层组播路由树，具有良好的求解可靠性。     

随机网络编码数据传输的仿真实现

基于随机网络编码方法,构造了在实验室内实现单源组播网络数据传输的仿真模型:用局域网内的网络终端代表单源组播网络的节点,以IP地址和端口号代表有向信道,采用UDP网络通信实现数据传输,从而对单源组播网络进行了仿真。运用Java编程实现了有限域的算术运算,根据随机网络编码的编码规则,分别编写了单源组播网络的源节点、中间节点和宿点的工作程序,形成了一个完整的软件系统,该仿真模型可以适合于任意单源组播网络。     

基于网络编码的确定性逐层构造算法

为了解决适用于多源组播通信的网络编码构造算法存在收敛时间较长的问题,提出一种基于网络编码的确定线性逐层构造算法。在已有研究基础上,利用虚拟信源点进行虚拟试播：首先,根据决策树算法逐层确定获得非满秩局部编码矩阵的节点;然后,重构与该节点对应的上层变换节点的局部编码系数,生成新的编码向量;最后,重传这些编码向量至对应节点,使该节点的局部编码矩阵满秩,从而得到可行的编码方案。在试播过程中允许对出现数据冗余的链路进行修剪枝,以提高带宽利用率。与基于信宿反馈的确定网络编码（SNFDNC）算法相比,该算法只需进行一次虚拟试播。仿真测试结果表明该算法在中等规模网络中收敛时间更短,能进一步提高多源组播通信的平均传输速率。     

多源多播服务功能链优化部署算法

在软件定义网络和网络功能虚拟化环境下,针对多播中的服务功能链（SFC）部署,探究了多源多播中的联合虚拟网络功能（VNF）部署和流量路由问题,目的是最小化节点资源消耗和链路资源消耗总成本。同时考虑到节点、链路及带宽延迟限制,建立了整数线性规划模型,并提出一种名为多源多播树优化的启发式算法。该算法旨在为所有用户找到最近的源节点,获得多个源、目节点组,为每个组构造一棵多播服务功能树,然后优化多播服务功能树。实验仿真结果表明,与其他启发式算法相比,该算法有效地降低了总成本、链路利用率及时延。     

异构网络环境下的高稳定性应用层组播方案

针对异构网络环境中由于节点转发能力异构而引起的应用层组播稳定性不足的问题,对异构overlay拓扑建模进行了研究,分析出组播稳定所需满足的约束条件,提出了一种基于gossip协作机制的应用层组播方案。在所提机制能够均衡节点间负载,缓解能力弱的节点负载过重的问题;如果组播过程中有成员节点动态离开或转发能力不足,其他节点相互协作共同分担其负载以维持组播的稳定性。随后的链路强度分析表明,与传统的应用层组播方案相比,本方案能够大幅降低拓扑的平均链路强度,提高组播系统的稳定性。最后通过OMNeT 仿真平台对本方案进行仿真验证,实验证明在动态的异构overlay拓扑下,本方案能够显著提高数据分发成功率,保证组播的连续性和稳定性。     

基于子树分解的分数组播路由网络容量分析

网络容量度量了网络的最大信息传输率,计算网络容量是网络信息论的基本任务。网络容量可以分为编码容量和路由容量,一重组播网络的编码容量已被证明等于信源和各个信宿之间最小割的最小值,但路由容量却由于受到网络拓扑、信源信宿的数目和位置等因素的影响不存在这样简单和一般化的结论,对具体网络需要做出具体分析。组播路由网络容量分析可建模为Packing Steiner Trees问题,但该问题是NP-hard的,目前尚缺乏计算组播路由网络容量的有效方法。讨论分数组播路由网络的容量分析问题,分数网络的信源消息和边容量都是整数维的,在这个范畴内,把组播路由网络的容量分析建模为组合设计问题并提出一种方法加以解决,该方法的关键点在于通过子树分解技术大大缩减了网络规模,由此降低了组合设计的复杂度,并通过对三层网络的分析演示了该方法的使用。     

基于P2P网络的动态QoS多源多播模型

针对服务质量(QoS)约束的覆盖网络多播问题,提出了一个适合有多个数据源的多播模型。该模型中每个数据源不必维护一个以它为根的多播树,每个节点只需维护局部状态信息,多播信息以类似洪泛的方式传输。通过控制,信息的传输路径形成树型结构,多播树可动态调整来适应以不同源节点发起的满足QoS要求的多播应用。实验结果表明,该模型的节点多播覆盖率高,通过控制节点的子节点数,可使多播树的调整代价达到最低。     

基于GPU的网络编码并行优化算法研究

在组播通信网络中,在满足组播速率的前提下,如何使编码资源开销最小化即网络编码优化是一个NP难问题.针对现有基于基本遗传算法的网络编码优化的不足,提出基于GPU的并行遗传算法应用于网络编码优化.通过在不同的网络拓扑结构中进行仿真实验,结果表明提出的并行遗传算法能够在更短的时间内找到满意的编码方案,具有更高的性能.     

Robust load-balanced backbone-based multicast routing in mobile opportunistic networks

Mobile opportunistic network (MON) is an efficient way of communication when there is no persistent connection between nodes. Multicast in MONs can be used to efficiently deliver messages to multiple destination nodes. However, because multiple destination nodes are involved, multicast routing is more complex than unicast and brings a higher communication cost. Backbone-based routing can effectively reduce the network overhead and the complexity of routing scheme. However, the load of backbone nodes is larger than that of regular nodes. If the backbone node’s buffer is exhausted, it will have a significant impact on the performance of the routing scheme. Load balancing can improve the ability of backbone to deal with the change of network load, and backbone maintenance algorithm can provide backbone robustness. In this paper, we propose a robust load-balanced backbone-based multicast routing scheme in MONs. In the backbone construction algorithm, we transform the problem of backbone construction into a multi-objective optimization problem, and propose a multi-objective evolutionary algorithm-based backbone construction algorithm, namely LBMBC-MOEA algorithm. In addition, in order to increase the robustness of the backbone-based routing scheme, we propose a localized multicast backbone maintenance algorithm (MBMA) to deal with the buffer exhaustion of backbone nodes. When a backbone node’s residual buffer is insufficient, MBMA algorithm selects other nodes to replace the backbone node. The results on extensive simulations show that when considering the node buffer size constraints, compared with previous backbone-based multicast routing schemes, our proposed algorithm has better performance, and when the node’s residual buffer is insufficient, MBMA algorithm can significantly improve the performance of the backbone-based multicast routing scheme.     

无线网络中一类多播网络的网络编码

提出一种无线网络空间构造的新算法,该算法借助基本图模拟网络节点状态,通过节点基本图的加入和离开动态实现无线网络.k冗余多播网络采用网络编码可实现最大多播速率k的信息传输,对于无线网络中的k冗余多播网络,从网络信息流分解的角度给出一种网络编码算法.